基于PIV-PTV混合算法的粒子圖像測(cè)速技術(shù)研究.pdf

1、傳統(tǒng)的流場(chǎng)流速測(cè)量方法需要接觸流場(chǎng)，且只能進(jìn)行單點(diǎn)測(cè)量，隨著圖像分析算法的快速發(fā)展和激光技術(shù)以及CCD的出現(xiàn)，粒子圖像測(cè)速技術(shù)(Particle ImageVelocimetry，PIV)得以迅速發(fā)展。PIV技術(shù)能實(shí)現(xiàn)對(duì)測(cè)量區(qū)域內(nèi)二維流場(chǎng)的無干擾測(cè)量，并將流場(chǎng)結(jié)構(gòu)可視化顯示。目前PIV技術(shù)已經(jīng)成功應(yīng)用到空氣動(dòng)力學(xué)、水動(dòng)力學(xué)等實(shí)驗(yàn)中的二維流場(chǎng)測(cè)量中，為研究人員了解流場(chǎng)內(nèi)速度的分布提供了有效的技術(shù)手段。
　　本文分別研究了三種粒子流場(chǎng)

2、測(cè)速方法:基于互相關(guān)算法的粒子圖像測(cè)速技術(shù)PIV、粒子追蹤測(cè)速技術(shù)(Particle Tracking Velocimetry，PTV)和混合算法。對(duì)這三種技術(shù)的測(cè)量原理、硬件設(shè)備，和算法實(shí)現(xiàn)逐一介紹分析。針對(duì)互相關(guān)算法中峰值精度和檢測(cè)窗口選取問題進(jìn)行了分析討論。由于在復(fù)雜流場(chǎng)中采用經(jīng)典松弛算法容易產(chǎn)生錯(cuò)誤矢量，所以根據(jù)實(shí)際流場(chǎng)情況提出了自己改進(jìn)的算法，改進(jìn)的松弛算法在復(fù)雜的流場(chǎng)下能很好的抑制錯(cuò)誤矢量的產(chǎn)生，并用MATLAB仿真實(shí)現(xiàn)得到